異常検知の事例を紹介！AIを活用した異常検知の効果とは？

現場の人手不足や経産省のDX推進の背景から、各業界で異常検知の技術が大きな注目を集めています。これまでは人力や目視で行っていた異常検知には、ヒューマンエラーや業務効率化の限界がありましたが、AIの導入によってその効率は圧倒的に向上しています。今回の記事では、AIを活用した異常検知の事例やその効果について記事を書いていきます。

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異常検知技術の基礎知識

AIを搭載した異常検知システムは、現在では製造業だけではなくIT業界やインフラ業界でも注目されています。そもそも、異常検知とはどのような技術を指すのでしょうか。

異常検知とは？概要を解説

異常検知とは、正常ではないと定義したデータパターンについて、データマイニングを利用し識別することを意味します。異常検知の代表的な手法としては、外れ値検知と変化点検知があります。

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異常検知の種類

変化点検出
変化点検知とは、時系列データの急激な変化の開始地点を検出し、異常の兆候を早期に検知する方法です。東証株価指数の変化点検出やSNSからの話題出現検知などへ応用されます。

外れ値検出
外れ値検知とは、統計パターンから外れた異常値を抽出する手法です。たとえば、攻撃検知やネットワーク障害検知などへ応用されます。

異常検知の事例

異常検知はデータを活用することで従来よりも高精度かつスムーズな業務を実現できますが、実際にどのような場面で活用されているのでしょうか。以下では、異常検知の活用事例を3つ紹介します。

IT業界で活用される「スパム検知」

異常検知技術は、IT業界においてはスパム検知に活用されています。IT企業においては、セキュリティは自社の信用に関わる重要な問題です。機械学習やAI技術を応用し、組織に蓄積されているメールやチャット上のメッセージからセキュリティリスクの傾向を分析することで、情報漏洩などの重大なトラブルを未然に防ぐことができます。

製造業界で活用される「不良品の発見」

異常検知技術を活用することで、製造された物品の中から簡単に不良品を発見できるようになります。例えば、食品業界では材料の個体差から商品を均一にすることが難しく、人間の目でエラーを発見することは困難でしたが、AIが画像データを用いて品質を学習することで瞬時にエラー品を識別可能になりました。

医療業界で活用される「医療データの応用」

医療の現場では、異常検知技術はAIを組み合わせた画像診断に用いられています。医療機関が過去に蓄積したカルテやCT画像のデータをAIが学習することで、画像に現れた兆候や病変部位を異常として検知できるようになります。これにより、医療のオペレーションの効率化や精度の向上が期待できます。

近年はAIを活用した異常検知システムが注目されている

異常検知は簡単な異常の検知から、人間では識別が難しい微細な変化を捉えてエラーの判定を下すことも自動化できるため、非常に幅広い領域で注目を集めています。特に製造業では製品の品質管理を大きく効率化できますし、他の業界でもセキュリティの強化やリスクマネジメントなどに応用できます。

AIを活用した異常検知システムのメカニズム

異常検知にはさまざまな手法がありますが、中でも「ホテリング理論」が有名です。これは、データが正規分布に従うときに、外れ値（異常値）を検出する手法です。他にも、学習データをベクトル空間上にプロットすることで、未知のデータを距離の近さに応じて任意の数だけ取得し、多数決でデータの所属クラスを判定する「k近傍法」や、他のデータとの距離を基準に正常度を判断する「局所外れ値因子法」などがあります。

AIを活用した異常検知システムの効果

従来であれば、設置されたセンサーを介して収集されたデータを人間の目で正常か異常かを判断していた業務は、AIを活用した異常検知システムを導入することで質を保ったまま自動化できます。ここから得られるメリットには業務効率の向上やヒューマンエラーの排除、スキルの属人化の防止が挙げられます。

異常検知システムを構築するAIの4つの学習手法

異常検知システムを構築・導入する前には、まずその学習手法について理解する必要があります。システムの構築には、使用する機械学習モデルの選択肢に十分な知識を持っていない限り適切なものを選択できません。以下ではAIの学習モデルを4つ紹介します。

1.教師あり学習

教師あり学習は、正解のデータが用意されており、正しい出力ができるように入力データの特徴やルールを学習していく手法です。教師あり学習はさらに、既存のデータをもとに、タスクごとに設定されたいくつかのクラスに識別する「分類」と、連続する値を予測する「回帰」に分けられます。

2.教師なし学習

教師なし学習は、正解データなしで入力したデータの特徴やルールを学習して分析する手法です。データを与えることにより、データの構造、パターンなどを抽出しながらモデルを構築していきます。代表的な教師なし学習には、似た特徴を有するものを同じクラスに分類する「クラスタリング」があります。

3.半教師あり学習

半教師あり学習は、少数のラベルのついたデータと大量のラベルのないデータが用意された際における学習手法です。この2種類のデータによって、少数のラベルのついたデータのみの教師あり学習よりも高い性能を得るために考案されました。一般に、ラベルのついたデータを大量に用意するのは大きな時間的・金銭的コストがかかるため、少ないラベルなしデータで効率良く学習する方法として注目を浴びています。

4.強化学習

強化学習は、「環境」と「エージェント」という2つの要素からなるシステムにおいて、「エージェント」が「環境」の中で最もよく振る舞うように学習する手法です。「環境」は、「エージェント」の行動によって与える報酬を変化させます。「エージェント」は「環境」の中で最も多く報酬が得られるような振る舞いを、試行錯誤しながら学習します。

AIを活用した異常検知を利用する際の注意点

AIを活用した異常検知を導入する際には、システムをしっかりと理解しておく必要があります。以下では、学習のデータセットの収集や精度に関することなど、システムの導入前に知っておきたい注意点を紹介します。

精度の高いデータ計測が必須

AIが正確な異常検知を行うためには、精度の高いデータセットの学習が必要です。データの精度が低い場合、AIは精度の低いものを基にした学習しかできないため、高いパフォーマンスを発揮できません。そのため、学習に使用するデータには精度の向上やノイズの排除などを徹底しましょう。

正常と異常の判断基準の明確化

データセットの精度を高めることと同様に、正常と異常の判断基準を明確にしておくことも、AIがより正確な異常検知を行うためには欠かせません。これらの基準が曖昧なままでは、異常検知の感度が下がってしまい、作業の効率が一向に上がらない結果に陥ります。

複数の手法を複合的に活用

AIの学習には複数の方法を取り入れることも有効です。例えば、初めは教師なし学習モデルを採用し、ある程度データが蓄積されたところで教師あり学習モデルを取り入れるなど、さまざまな角度からAIに学習させることで最終的に精度の高い異常検知システムを構築できます。

システムへの理解

いかなるシステムも、運用においては必ずメンテナンスや性能の強化が求められるため、システムを包括的に理解・管理できる人材を確保しましょう。AIが今何をしているのかが理解できなければ、高精度のデータ処理や精度の向上を実施できませんし、メンテナンスも不可能になってしまいます。

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まとめ

AIが搭載された異常検知システムの導入は、自社の業務を効率化できる可能性を秘めています。しかし、それを正しく運用するためにはAIの特性の理解や、学習方法など、さまざまな知識を包括的に学ぶ必要があります。AIツールを一日でも早く導入して結果を出したいと考えている担当者の方は、ぜひ一度TRYETINGまでお問い合わせください。

参照文献

入門 機械学習による異常検知- Rによる実践ガイド｜井手 剛（2015）

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